基于依存句法的旅游景点评价系统

发布时间：2024-02-20 04:08

　　现今,旅游已经成为人们放松身心、开拓视野的首选方式。在中国的国民消费中,旅游消费比重逐年增大。各大旅游网站在为消费者提供酒店服务、门票价格及旅游攻略的同时,也为广大网民提供了发表旅游评论的机会。这些评论数据包含了对景点服务、路线或是特色等反馈。这些反馈信息往往能为其他用户做攻略时提供决策支持。但目前网络数据庞大,浏览数据需要花费大量的时间和精力。重庆市的地理环境特殊,形成了饮食、旅游相结合的产业链。纵观去年的中商情报网讯,2018年1-12月游客达到了59723.71万人次创历史新高,同比增长了10.13%。同时,旅游人次的增加带动了重庆市的经济的增长,2018年实现总收入4344.15亿元,比去年增长了31.32%。在此时代背景下,以重庆市的热门旅游景点为例,设计开发了一款基于依存句法的旅游景点评价系统,主要的研究贡献如下。第一,基于Selenium爬虫技术,设计了一套自动获取评论的方案。针对当前单个旅游网站评论数据量有限的问题,利用Selenium工具,获取携程网及马蜂窝网上重庆标志景点的评论数据30000条,并设置定时更新获取的功能,为系统提供了足够的数据支持。第二,合并筛选现有...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1旅游景点评价系统业务流程图

能四个方面做了介绍。首先，介绍了系统的业务流做了介绍。其次，借助用例图完成角色建模，针对析。再次，对数据的来源进行了简单介绍并完成对需要满足功能需求，同样性能方面也应达到用户的间、系统稳定性及准确性做了在此章节做了要求。务流程描述款基于依存句法的旅游景点的评价系统，首先设计后借用....

图2.2普通用户的用例图

其具体的系统业务流程图如图2.1所示。图2.1旅游景点评价系统业务流程图2.2系统功能需求分析旅游评价系统采用旅游网站上的重庆网红旅游景点的评论数据，分析出评论

图2.3管理员用户用例图

管理员可以对话题评价的结果依据需求进行修改。其具体的用例图如图2.3所示。图2.3管理员用户用例图2.3系统数据需求分析2.3.1数据来源系统的数据是来源于携程网和马蜂窝上的重庆热门景点的评论数据，采集的内容主要包含景点名称及评论内容。本论文的研究对象是互联网上关于重....

图2.4系统实体联系图

图2.4系统实体联系图其中，一个景区包含多条评论，景区与评论之间是一对多的关系。景点与热门话题之间是多对多的关系，一个景点可以包含多个热门话题，一个话题也可以同时存在于多个景点。但是一条评论只能属于一个情感类别。概念模型中的实体有景点、评论、整体情感倾向、热门话题、话题情感倾....

本文编号：3903817